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J-GLOBAL ID：202002250892791970   整理番号：20A1759478

ヒューマノイドロボットのためのデータ駆動型非言語行動生成【JST・京大機械翻訳】

Data Driven Non-Verbal Behavior Generation for Humanoid Robots

著者 (1件)： Kucherenko Taras (KTH Royal Institute of Technology in Stockholm, Stockholm, Sweden)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICMI ’18  ページ： 520-523  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会ロボットは,インタラクションを楽し,効率的にするために,非言語行動を必要とする。非言語挙動を生成するモデルの大部分はルールベースであり,従って,限られた運動集合を生成し,特定のシナリオに調整できる。対照的に,データ駆動システムは柔軟で,容易に調整可能である。したがって,ヒューマノイドロボットのための非言語行動(三次元運動シーケンスの形で)を生成するためのデータ駆動モデルを学習することを目指した。提案アプローチは,一般的で強力な深層生成モデル:変動自動符号化器(VAE)に基づいている。著者らのモデルに対する入力はマルチモーダルであり,その複雑性を反復的に増加させるであろう:まず,音声信号,次にテキスト転写,そして最終的に会話パートナーの非言語挙動を使用する。仮想アバタと,異なるエンボジメントを有する2つのヒューマノイドロボット(NAOとFurhat)に関する著者らのシステムを評価する。本モデルは,新しいドメインに容易に適応され,これは,アプリケーション特異的訓練データの提供によって行うことができる。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *言語 ,  音声信号 ,  符号器 ,  応用プログラム ,  多モード ,  深層 ,  機械学習 ,  ルールベース ,  会話
準シソーラス用語： 訓練データ ,  アバタ ,  複雑性 ,  生成モデル ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データ駆動システム ,  深層学習 ,  ヒューマノイドロボット ,  機械学習 ,  非言語行動

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： ヒューマノイドロボット ,  データ駆動